Publicación: Algoritmo para la identificación automática de eventos de la marcha, a partir de información cinemática
Portada
Citas bibliográficas
Código QR
Autores
Director
Autor corporativo
Recolector de datos
Otros/Desconocido
Director audiovisual
Editor/Compilador
Editores
Tipo de Material
Fecha
Cita bibliográfica
Título de serie/ reporte/ volumen/ colección
Es Parte de
Resumen en español
El contacto inicial (CI) y el contacto final (CF) marcan el comienzo de la fase de apoyo y balanceo, respectivamente. Dichos eventos son esenciales en el análisis de movimiento ya que posibilitan el cálculo de distintos parámetros útiles para caracterizar la marcha. Para determinar dichos eventos suelen usarse plataformas de fuerza. Su precisión, las convierte en el gold standard o método de referencia por excelencia, sin embargo presentan restricciones principalmente asociadas con el número de pasos que pueden registrar. Estas limitaciones han llevado a recurrir a otros métodos, entre ellos, métodos cinemáticos que emplean sistemas ópticos de análisis de movimiento. El objetivo principal del presente trabajo de grado fue desarrollar un algoritmo basado en información cinemática, obtenida mediante un sistema de captura de movimiento. El denominado Algoritmo de Velocidad Vertical (VV), identifica el CI y el CF, a partir de la velocidad vertical del marcador del talón. En el estudio se utilizaron datos de 7 adultos sanos, caminando con calzado cómodo a velocidad auto-seleccionada, sobre una superficie a nivel. Para establecer la precisión del VV, se usó información de plataformas de fuerza. También se utilizó un método cinemático descrito previamente en la literatura: el Velocity-Algorithm (VA). Con el VV se registraron diferencias medias (media ± desviación estándar) de -8 ±10 ms para el CI y -23 ±13 ms para el CF. Dichos resultados, se encuentran dentro de los rangos reportados en la literatura para sujetos sanos. El algoritmo propuesto mostró gran precisión, particularmente en la detección del CI. Además, es mucho más fácil de implementar que otros algoritmos descritos en la literatura. En conclusión, el VV se puede considerar una herramienta prometedora, ya que permite obtener información precisa y determinar eventos de la marcha de manera automática.